Nel 96% delle aziende cresce l’uso dell’AI agentica

La piattaforma ibrida Cloudera per dati, analytics e AI, ha pubblicato i risultati di “The Future of Enterprise AI Agents”, una ricerca che ha coinvolto quasi 1.500 leader IT aziendali in 14 Paesi per comprendere modelli di adozione, casi d’uso e opinioni riguardo gli agenti di intelligenza artificiale ossia l’AI agentica. I risultati mostrano come ben il 96% degli intervistati abbia in programma di espandere l’uso di questi agenti nei prossimi 12 mesi, con la metà che punta a una loro diffusione significativa all’interno di tutta organizzazione. Tra le applicazioni interessate da questa espansione vi sono bot per l’ottimizzazione delle prestazioni (66%), agenti di monitoraggio della sicurezza (63%) e assistenti allo sviluppo (62%).

Per i responsabili aziendali e dell’IT, la cosiddetta “AI agentica” rappresenta la prossima frontiera di innovazione, andando oltre l’automazione tradizionale e consentendo di creare sistemi in grado di ragionare, agire e adattarsi in tempo reale. Se implementati in modo efficace, questi agenti intelligenti sbloccano l’agilità operativa, consentono di risparmiare sui costi e migliorano notevolmente il coinvolgimento dei clienti. Di conseguenza, gli agenti AI stanno rapidamente diventando un elemento chiave di vantaggio competitivo, con l’83% delle organizzazioni che dichiara la necessità di investimenti dedicati per mantenere un posizionamento all’avanguardia sul mercato.

Domande ricorrenti sull’AI agentica

Oltre ai benefici prettamente tecnologici, l’indagine di Cloudera ha cercato di rispondere ad altre domande ricorrenti sull’agentic AI, tra cui:

• Quanto è diffusa l’adozione di questa tecnologia? L’adozione è già in corso. La maggioranza (57%) dei responsabili IT aziendali ha dichiarato di aver implementato agenti di intelligenza artificiale negli ultimi due anni, il 21% solo nell’ultimo anno, segnalando un rapido impulso destinato a crescere ulteriormente.
• Come vengono implementati gli agenti? Due terzi delle aziende (66%) stanno costruendo agenti su piattaforme infrastrutturali AI enterprise, mentre il 60% sta sfruttando le funzionalità agenziali integrate nelle principali applicazioni già esistenti. Questo approccio ibrido evidenzia una netta preferenza per implementazioni scalabili, sicure e vicine ai dati.
• Che cosa ne ostacola l’adozione? I tre ostacoli principali sono la privacy dei dati (53%), l’integrazione con i sistemi legacy (40%) e i costi di implementazione elevati (39%). Preoccupazioni che hanno tutte la stessa matrice: la necessità di una gestione e di una governance dei dati solida e unificata.
• Da dove dovrebbero iniziare le aziende? L’approccio migliore per le aziende è iniziare con un progetto pilota ad alto impatto, come ad esempio un agente di supporto IT interno. Questi casi d’uso “fast-to-value” aiutano i team a dimostrare il ROI, a creare fiducia all’interno dell’organizzazione e a gettare le basi per implementazioni più ampie e scalabili.

“Gli agenti AI hanno superato la fase di sperimentazione e stanno portando automazione, efficienza e risultati di business concreti. Le aziende hanno già centinaia di modelli in produzione, che richiedono dati altamente affidabili e ben gestiti per ottenere i migliori risultati”, spiega Abhas Ricky, Chief Strategy Officer di Cloudera. “Nel 2025, l’AI agentica sarà al centro della scena, come è stato per l’AI generativa, ma con un impatto sull’operatività ancora maggiore. Cloudera sta rendendo possibile questa trasformazione attraverso il primo ecosistema Enterprise AI al mondo, aiutando le aziende globali a progettare flussi di lavoro AI sicuri, scalabili e integrati che trasformano i dati in azioni”.

Casi d’uso dell’AI agentica

Il report di Cloudera analizza anche come le aziende stanno effettivamente utilizzando gli agenti AI, con casi d’uso principali che variano a seconda dei mercati, in base alle esigenze e alle priorità specifiche di ciascun settore:

• Finanza e assicurazioni: Rilevamento delle frodi (56%), valutazione del rischio (44%) e consulenza sugli investimenti (38%) sono i principali casi d’uso. Gli agenti AI segnalano transazioni sospette in tempo reale, simulano scenari di mercato per valutare il rischio e supportano i consulenti con suggerimenti di investimento personalizzati.
• Manufacturing: Le applicazioni principali indicate sono automazione dei processi (49%), ottimizzazione della supply chain (48%) e controllo della qualità (47%). Gli agenti monitorano le linee di produzione per individuare tempestivamente i problemi, reindirizzano la logistica per evitare ritardi e semplificano le attività ripetitive per migliorare l’efficienza.
• Sanità: Programmazione degli appuntamenti (51%), assistenza diagnostica (50%) ed elaborazione delle cartelle cliniche (47%) sono i casi d’uso più comuni. Gli agenti AI riducono il carico amministrativo coordinando le agende, evidenziando i dati rilevanti dalle cartelle cliniche e aiutando i medici a identificare correlazioni nei dati di imaging.
• Telecomunicazioni: Anche il mondo Telco sta assistendo a un’innovazione sostanziale alimentata dall’AI. Bot di assistenza clienti (49%), agenti di customer experience (44%) e agenti di monitoraggio della sicurezza (49%) sono le principali implementazioni. Gli agenti risolvono all’istante le problematiche di servizio, segnalano i clienti a rischio utilizzando i dati comportamentali e proteggono le reti dalle minacce emergenti.